CIOT amplia registro de operações de transporte, e IA facilita análise de dados da frota

Agentes de inteligência artificial permitem consultar custos, manutenção e utilização dos veículos por meio de perguntas em linguagem natural

A ampliação das exigências de registro das operações de transporte rodoviário de cargas aumenta a importância da organização e da consulta de dados no setor. Nesse cenário, ferramentas de inteligência artificial (IA) começam a ser incorporadas à gestão de frotas para facilitar o acesso a informações sobre custos, manutenção e utilização dos veículos.

Desde 2026, a Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) vem ampliando as regras relacionadas ao Código Identificador da Operação de Transporte (CIOT). A obrigatoriedade de registro das operações de transporte rodoviário remunerado de cargas foi estabelecida para 24 de maio, conforme a página oficial da agência. Posteriormente, a Resolução nº 6.090, de setembro, definiu 18 de setembro de 2026 como data para a aplicação da obrigatoriedade prevista na nova legislação.

O CIOT identifica a operação e reúne informações como contratante, transportador, veículo, carga, origem, destino e valores envolvidos. O registro deve ser feito antes do início do transporte, observadas as exceções previstas na regulamentação.

Paralelamente às exigências regulatórias, empresas de tecnologia desenvolvem ferramentas para tornar mais simples a consulta aos dados operacionais. Uma dessas aplicações é o uso de agentes de IA que recebem perguntas em linguagem natural e apresentam informações já registradas nos sistemas de gestão.

IA permite consultar custos e indicadores da frota

Na administração de frotas, questões como quais veículos tiveram os maiores gastos, quanto cada unidade rodou ou quantas ordens de serviço foram abertas podem exigir a consulta a diferentes relatórios e o cruzamento de informações.

Com ferramentas de IA integradas aos sistemas de gestão, o usuário pode fazer uma pergunta e aprofundar a análise a partir da resposta. É possível, por exemplo, identificar os veículos com maior consumo de combustível, comparar o custo por quilômetro, investigar diferenças entre períodos e organizar os resultados em planilhas.

“Uma empresa registra diariamente abastecimentos, despesas, manutenções, pneus, checklists, documentos, compras e informações sobre os veículos. O ponto é conseguir transformar esse volume de dados em respostas úteis, sem que cada dúvida exija uma nova análise manual”, afirma Paulo Raymundi, CEO da Gestran, empresa brasileira de tecnologia para gestão de frotas.

A companhia oferece a Gi, agente de IA integrada à plataforma Gestran Frota. Segundo a empresa, a ferramenta permite consultar informações por meio de perguntas em linguagem natural, sem que o gestor precise navegar por menus específicos ou montar relatórios manualmente.

As respostas podem ser apresentadas em texto ou gráficos, além de permitir a exportação de dados para formatos como Excel e CSV, de acordo com a necessidade da análise.

“O ganho está em tirar pequenas barreiras do caminho para que a equipe consiga trabalhar melhor com aquilo que já tem à disposição”, diz Raymundi.

Adoção de IA avança, mas integração ainda é um desafio

Levantamento da Live University/Inbrasc sobre o setor de compras aponta que 88% das empresas pesquisadas utilizam IA generativa, enquanto 14% relatam adoção de agentes de IA em estágio avançado. Os dados indicam uma diferença entre o uso de ferramentas generativas e a incorporação de agentes a atividades mais complexas.

Em operações e cadeias de suprimentos, a integração de dados também é um desafio. Informações distribuídas entre sistemas e áreas diferentes podem dificultar a análise conjunta de custos, manutenção, disponibilidade de veículos e programação de entregas.

Para a gestão de frotas, a utilidade da IA depende da qualidade e da atualização dos dados disponíveis, além da capacidade de o sistema interpretar corretamente as solicitações. A resposta automatizada precisa ser conferida quando embasar decisões operacionais relevantes.

Dados podem apoiar decisões no pátio e na estrada

As consultas também podem ajudar a identificar veículos parados e o tempo de ociosidade, permitindo que o gestor avalie a disponibilidade da frota e possíveis impactos na programação.

A partir dessas informações, a equipe pode investigar a necessidade de manutenção, reorganizar escalas ou avaliar alterações de rota. As decisões continuam sob responsabilidade dos profissionais que conhecem as condições da operação.

Segundo Raymundi, a ferramenta da Gestran consulta e interpreta as informações disponíveis, mas não altera registros nem executa ações, como criar ordens de serviço.

“A IA entra para encurtar esse caminho. Ela não conhece a operação melhor do que quem está nela todos os dias, mas pode ajudar esse profissional a chegar mais rápido ao ponto que precisa avaliar”, afirma.

Com a ampliação dos registros regulatórios e a digitalização da gestão, o desafio para transportadoras e gestores de frota passa não apenas por reunir informações, mas também por acessá-las e transformá-las em análises úteis para a rotina operacional.

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